【ECML-PKDD 2019】基于汽车谱图数据分析的变速分类（Speed changes classification based on automotive spectrogram data analysis）

主题： Speed changes classification based on automotive spectrogram data analysis

摘要： 频谱图是一种非常有用的声音表示法，它将频率内容显示为时间的函数。然而，谱图数据是非常复杂的，因为它们可能包含对应于部分（谐波或非谐波）的线或曲线，其频率随时间变化，以及各种来源的噪声。本文讨论了用录音机从录音数据谱图中提取行参数的方法。这些线代表倾斜的声音，沿着这些线的频率通常与车辆速度有关。我们的目标是检测车辆是否减速、超速或保持大致恒定的速度。然而，线路可能会被打断，当汽车经过麦克风时，线路会弯曲，这是因为当非常靠近麦克风时，阻波效果最强，而且线路位于嘈杂的背景上。我们的目标是阐述一种方法学，该方法提取这些线的参数的简单表示（可能是断裂的、弯曲的和有噪声的），并允许在通过测量点（例如雷达附近）时检测驾驶员的行为。音频数据在这里非常有用，因为它们可以在低可视性下记录。本文介绍了所提出的方法以及道路录音数据的结果。这种方法可应用于道路安全问题的工作中。

作者简介： Alicja A. Wieczorkowska，波兰华沙大学多媒体系波兰日本信息技术学院副教授。个人主页：https://webpages.uncc.edu/~awieczor/。